AI lập bản đồ khối u phổi để xạ trị chính xác ngang bác sĩ
Một công cụ AI mới từ hệ thống y tế Northwestern Medicine (Mỹ) có độ chính xác khi khoanh vùng khối u phổi ngang với chuyên gia.
Khi áp dụng phương pháp xạ trị, độ chính xác là yếu tố sống còn để bảo vệ tính mạng người bệnh. Các bác sĩ ung thư phải cẩn thập lập bản đồ kích thước và vị trí của khối u trước khi chiếu xạ liều cao để tiêu diệt tế bào ung thư, đồng thời không gây tổn hại tới các mô khỏe mạnh. Quá trình này gọi là phân vùng khối u. Hiện nay, các bác sĩ vẫn làm thủ công quá trình này và mất nhiều thời gian, độ chính xác tùy theo khả năng và kinh nghiệm của bác sĩ. Vì thế, bác sĩ có khả năng bỏ sót một số vùng quan trọng của khối u.
Có thể, giải pháp cho vấn đề này đã xuất hiện. Mới đây, một nhóm các nhà khoa học từ Northwestern Medicine đã phát triển iSeg – một công cụ AI. Không chỉ có độ chính xác ngang với bác sĩ trong việc khoanh vùng các khối u phổi trên ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT scan), mà iSeg còn xác định được những vùng có thể bị bỏ sót. Kết quả được công bố trong một nghiên cứu lớn trên npj Precision Oncology — tạp chí chuyên về y học chính xác trong điều trị ung thư.
Không giống các công cụ AI trước đây tập trung vào hình ảnh tĩnh, iSeg là công cụ học sâu 3D đầu tiên có khả năng phân vùng khối u khi chúng di chuyển theo nhịp thở của bệnh nhân. Đây là một yếu tố quan trọng khi lên kế hoạch xạ trị – một biện pháp điều trị mà một nửa tổng số bệnh nhân ung thư ở Mỹ tiếp nhận.
“Chúng ta đang tiến gần thêm một bước tới cách điều trị bệnh ung thư có độ chính xác hơn những gì mà bất kỳ ai có thể hình dung được cách đây chỉ mười năm” – tiến sĩ Mohamed Abazeed, tác giả chính, chủ nhiệm khoa và giáo sư khoa xạ trị ung thư tại Trường Y Feinberg thuộc Đại học Northwestern, cho biết.
Để đào tạo iSeg, nhóm tác giả sử dụng ảnh chụp CT và đường viền khối u do bác sĩ khoanh vùng từ hàng trăm bệnh nhân ung thư phổi được điều trị tại chín phòng khám thuộc hệ thống y tế Northwestern Medicine và Cleveland Clinic. Khối lượng dữ liệu này lớn hơn các bộ dữ liệu nhỏ của một bệnh viện mà nhiều nghiên cứu trước đây sử dụng.
Họ đã thử nghiệm AI trên ảnh CT của các bệnh nhân mà nó chưa từng tiếp xúc rồi so sánh kết quả của nó với kết luận của các bác sĩ. Họ phát hiện iSeg liên tục cho ra kết quả ứng với bản phác của các chuyên gia trong bệnh viện và trên mọi loại ảnh CT. Nó cũng đánh dấu thêm những vùng mà một số bác sĩ bỏ sót, và những nơi bị sót ấy có thể dẫn tới hậu quả nghiêm trọng hơn nếu không được điều trị. Điều này cho thấy iSeg có thể giúp các bác sĩ tìm ra những vùng có nguy cơ cao mà thường không được chú ý.
“Nhờ khả năng tự động và tiêu chuẩn hóa việc khoanh vùng khối u, công cụ AI của chúng tôi có thể giúp giảm độ trễ, đảm bảo không có sự thiên lệch ở các bệnh viện và có tiềm năng phát hiện những khu vực mà bác sĩ có thể bỏ sót – cuối cùng cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và kết quả lâm sàng” – tác giả thứ nhất Sagnik Sarkar cho biết.
Nhóm nghiên cứu đang thử nghiệm iSeg trong bối cảnh lâm sàng, so sánh hiệu suất của nó với bác sĩ trong thời gian thực. Họ cũng tích hợp những tính năng như phản hồi của người dùng và nỗ lực mở rộng công nghệ này sang nhiều loại khối u khác, như ung thư gan, não và tuyến tiền liệt. Nhóm cũng dự định điều chỉnh iSeg sao cho thích hợp với các phương pháp chụp ảnh khác, bao gồm chụp PET và MRI.
Đồng tác giả Troy Teo, giảng viên khoa xạ trị ung thư tại Feinberg, cho biết: “Chúng tôi hình dung đây là một công cụ nền tảng có thể chuẩn hóa và cải thiện việc nhắm mục tiêu vào khối u trong xạ trị ung thư. Công nghệ này có thể giúp hỗ trợ chăm sóc thống nhất hơn trên khắp các tổ chức, và chúng tôi tin rằng việc triển khai lâm sàng có thể diễn ra trong vài năm nữa”. □
Phương Anh dịch
* Bài đã đăng Tia Sáng số 13/2025
